淘宝数据分析(电商数据分析)
对于一家中型的淘宝电商来说，其数据分析功能包括:
1、庞大的指标体系:
运营淘宝的指标体系非常庞大，包括流量、转化率、客单价等。据不完全统计，有200多个指标，并且随着分析的细化和深入，还在不断增长。
2.分析目标务实而分散。
淘宝数据的分析目标很务实但很分散。比如装修淘宝页面，就是分析什么主题和页面装修会带来更多的线上销售。
3.分析工具是实用的。
目前简单的淘宝数据分析工具主要是Excel，但是如果你的Excel工作表可能在一个月内突破一万条记录，建议你这个时候还是选择数据库产品(我相信一万条记录的月销量足够买得起一个数据库)。虽然数据可以在Excel和数据库之间进行转换，但是当Excel的数据量过大时，其查询和计算速度会明显下降。
4.用报表工具为客户提供业务支持。
很多大的淘宝电商都会有自己的CRM系统(客户关系管理)。比如想分析复购率(二次购买)，可以从CRM中取出每个用户最近的购买时间、购买频率、购买金额。这三个因素可以大致分析出客户再次购买的概率。而如果需要获取这些数据进行独立分析(因为有些分析工具提供的分析维度有限)，往往需要使用FineReport这样的报表工具来做数据分析支持。
曾经在知乎上看过作者王加戈的专栏《廖廖资料》。每个指标的详细分析都很有启发性。他从业务和运营的角度进行了分析。
下面，我从数据分析方法论和可视化的角度来谈谈淘宝电商的数据分析。
就像刚才第四点提到的，关于二次购买率的分析，如果用下面做的表格(excel)来分析，是不是很头疼？
这里犯了两个错误。第一，选择了错误的视觉表达，而不是分析的目的。
数据分析方法:
分析复购率的目的是为了调整产品和渠道。影响回购率的因素有哪些？商品质量、服务质量、物流体验等。所以我们的数据分析应该是分析这些因素是否在影响销售，以及如何影响。
这里我引用一些jiago大王做的分析图。
从这个图可以看出不同的产品是基于什么样的销量，哪个的复购率更高。
关于新老用户的复购率，很明显老用户的复购率更高，说明用户对产品的需求没有问题，需要进一步提高新用户的粘性，在服务、产品、营销方式等方面做出调整。
视觉图表选择:
如果你的数据分析报告是给领导看的，做数据可视化图表一定不能马虎。
现在很多大型电商除了使用淘宝自己的数据分析工具和EXCEL之外，甚至还会使用一些BI工具进行可视化分析。因为
1.不仅淘宝有店，还有JD.COM、Suning.cn、聚美优品、唯品会等；
2.所有平台的数据量都足够大，可以使用数据库甚至不止一个系统；
3.电商本身是企业而不是小经营者，形成了从订单、库存到物流的完整运营体系。
比如下面FineBI做的人群特征分布分析
把所有的图表组合起来做的组合分析，是一种直观表达信息的数据分析。
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